1. 本选题研究的目的及意义
随着社会的发展和科技的进步，人工智能技术的应用领域日益广泛，其中计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，其发展和应用备受关注，而人脸图像识别作为计算机视觉的重要研究方向，在身份识别、安全监控、人机交互等方面具有重要的应用价值。
传统的静态人脸识别技术在实际应用中存在一定的局限性，例如易受光照变化、姿态变化等因素的影响。
而人脸图像动态跟踪采集技术能够实时获取人脸图像信息，并对人脸进行连续跟踪，从而克服了静态人脸识别技术的不足，为身份识别、安全监控等应用提供了更加可靠的技术手段。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，人脸图像动态跟踪采集技术取得了显著的进展，国内外学者在人脸检测算法、特征提取与描述、人脸跟踪算法等方面进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内在人脸图像动态跟踪采集技术方面起步较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.人脸图像动态跟踪技术研究：人脸检测算法：研究基于深度学习的人脸检测算法，例如MTCNN、SSD等，分析不同算法的优缺点，并针对实际应用场景进行改进和优化，提高人脸检测的准确性和鲁棒性。
特征提取与描述：研究人脸图像的特征提取和描述方法，例如HOG、LBP、深度特征等，分析不同方法的优缺点，并选择合适的特征表示方法，为人脸跟踪提供可靠的特征信息。
人脸跟踪算法：研究基于深度学习的人脸跟踪算法，例如SiamFC、SiamRPN等，分析不同算法的优缺点，并针对实际应用场景进行改进和优化，提高人脸跟踪的准确性和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、系统实现和实验评估相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解人脸图像动态跟踪采集技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现阶段：根据研究目标和需求，设计人脸图像动态跟踪采集系统的算法，包括人脸检测算法、特征提取与描述算法、人脸跟踪算法等，并使用Python、OpenCV、Dlib等编程语言和工具进行算法实现。
3.系统设计与实现阶段：根据算法设计，设计人脸图像动态跟踪采集系统的硬件平台和软件架构，包括硬件选型、软件架构设计、模块划分、接口设计等，并进行系统集成和调试。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对复杂场景下人脸检测和跟踪的难题，提出一种基于深度学习的改进人脸图像动态跟踪算法，提高算法在光照变化、遮挡等情况下的鲁棒性和准确性。
2.设计一种高效的人脸图像动态跟踪采集系统，优化系统硬件平台和软件架构，提高系统的实时性和稳定性。
3.构建大规模人脸图像数据集，并利用该数据集对所提出的算法和系统进行测试和评估，验证其有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]张毅,郑仕链,王伟,等.复杂场景下人脸识别技术综述[J].计算机应用研究,2022,39(12):3553-3562.
[2]徐从安,郭延宁,杜一铭,等.基于机器视觉的复杂环境下人脸识别研究[J].电子技术应用,2022,48(11):126-131.
[3]张俊,王忠民,王健.基于YOLOv5和Deepsort改进算法的人脸跟踪[J].计算机应用,2022,42(S1):268-273.
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